Skaitmeninis odos stebėjimas: kaip dirbtinis intelektas keičia ankstyvą diagnostiką

Dirbtinis intelektas, taikomas odos analizei, remiasi mašininio mokymosi šaka, vadinama giliu mokymusi, konkrečiai konvoliuciniais neuroniniais tinklais, kurie buvo apmokyti atpažinti raštus vaizduose. Šios sistemos mokosi apdorodamos šimtus tūkstančių pažymėtų dermatoskopinių ir klinikinių nuotraukų, vystydamos gebėjimą identifikuoti vizualius bruožus, susijusius su skirtingomis odos ligomis. Mokymo procesas apima algoritmo maitinimą vaizdais, kurie buvo diagnozuoti ekspertų dermatologų ir patvirtinti biopsija, kai tai buvo tinkama.

Per daugybę iteracijų tinklas išmoksta atpažinti subtilius raštus spalvų pasiskirstyme, tekstūroje, kraštų savybėse, struktūriniuose bruožuose ir kituose vizualiniuose ypatumuose, kurie koreliuoja su specifinėmis diagnozėmis. Rezultatas yra sistema, galinti analizuoti naują vaizdą ir pateikti tikimybės vertinimą įvairioms galimoms būklėms. Modernios AI odos analizės sistemos ne tik taiko ABCDE taisyklę programiškai.

Jos identifikuoja raštus, kurie yra daug sudėtingesni ir subtilūs nei bet koks kontrolinis sąrašas. Kai kurie bruožai, kuriuos AI vertina labai stipriai, gali net neturėti pavadinimų klinikinėje terminologijoje, nes jie atspindi matematikinius santykius tarp pikselių reikšmių, kurie yra statistiškai reikšmingi, bet nematomi žmogaus raštų atpažinimui. Dabartinės AI sistemos odos pažeidimų klasifikavimui pasiekė tikslumo lygius, palyginamus su sertifikuotais dermatologais kontroliuojamose tyrimų sąlygose, nors realaus pasaulio veikimas apima papildomus kintamuosius, kurie veikia patikimumą.!!

Šios sistemos puikiai apdoroja didelius vaizdų kiekius greitai ir nuosekliai, be nuovargio ar kognityvinių šališkumų, kurie gali paveikti žmonių vertinimus. Tačiau suprasti, kaip veikia AI analizė, taip pat reiškia suprasti jos ribas. Šios sistemos gamina probabilistinius vertinimus, o ne galutines diagnozes.

Jos mokomos pagal specifinius duomenų rinkinius, kurie gali nevisiškai atspindėti visus odos atspalvius, pažeidimų tipus ar fotografavimo sąlygas. Įvesties vaizdo kokybė dramatiškai veikia išvesties vertinimo kokybę, todėl teisinga fotografavimo technika yra būtina.

Dermatologijos klinikose AI integruojamas kaip sprendimų paramos įrankis, kuris papildo, o ne pakeičia dermatologo klinikinį sprendimą. Šios klinikinės sistemos paprastai dirba su dermatoskopinėmis nuotraukomis, užfiksuotomis naudojant standartizuotą medicininę įrangą, suteikdamos vaizdo kokybės ir nuoseklumo lygį, kuris palaiko didesnį analitinį tikslumą. Kelios klinikinės AI sistemos gavo reguliavimo patvirtinimą naudoti kaip papildomus diagnostikos įrankius.

Šios sistemos realiu laiku analizuoja dermatoskopines nuotraukas pacientų tyrimų metu ir pažymi pažeidimus, kurie rodo savybes, susijusias su piktybiškumu. Dermatologas mato AI vertinimą kartu su savo klinikiniu įspūdžiu, sukurdami dviejų perspektyvų vertinimą, kuris gali pastebėti radinius, kuriuos vienas žmogus ar mašina gali praleisti. Visos kūno fotografijos platformos, pagerintos AI, yra dar viena klinikinė taikymo sritis.

Šios sistemos fotografuoja visą paciento odos paviršių naudodamos standartizuotą daugiakamerinę įrangą, tada naudoja algoritmus, kad identifikuotų, kataloguotų ir stebėtų kiekvieną matomą pažeidimą. Sekančiuose vizituose sistema automatiškai palygina naujas nuotraukas su pradiniu įvaizdžiu, išryškindama pažeidimus, kurie pasikeitė dydžiu, forma ar spalva, ir pažymėdama naujus pažeidimus, kurie nebuvo matomi ankstesnio vizito metu. Ši automatinė pokyčių detekcija sprendžia vieną didžiausių iššūkių dermatologijoje: patikimai identifikuoti subtilius pokyčius tarp potencialiai šimtų apgamų vienam pacientui.

Net ir patyręs dermatologas negali įsiminti tikslaus kiekvieno apgamo išvaizdos tarp metinių vizitų, todėl AI pagalba sekant pokyčius yra tikras klinikinio pajėgumo patobulinimas. Tyrimai toliau plečia AI taikymo sritis dermatologijoje už melanomos aptikimo ribų. Algoritmai kuriami ir tobulinami, siekiant identifikuoti bazalinę ląstelių karcinomą, plokščialąstelinę karcinomą, aktinines keratozes ir įvairias gerybines būkles. Kai kurios sistemos siekia triaguoti odos skundus pirminės sveikatos priežiūros nustatymuose, padėdamos šeimos gydytojams nuspręsti, kuriems pacientams reikia skubios dermatologinės konsultacijos, o kuriuos galima saugiai stebėti.

Vartotojams skirtas dirbtinio intelekto odos analizės sprendimas, teikiamas per išmaniuosius telefonus, padarė technologijų pagalba atliekamą tyrimą prieinamą bet kam, turinčiam telefoną ir interneto ryšį. Šios programėlės leidžia vartotojams nufotografuoti odos pažeidimą ir gauti dirbtinio intelekto sugeneruotą vertinimą per kelias sekundes, demokratizuojant prieigą prie preliminarios analizės formos. Patrauklumas akivaizdus.

Ne visi turi lengvą prieigą prie dermatologo, nesvarbu, ar dėl geografinio atstumo, kainos, laukimo laikų, ar sąmoningumo. Išmaniojo telefono programėlė, galinti pažymėti potencialiai nerimą keliančius pažeidimus ir paskatinti vartotojus kreiptis į profesionalų vertinimą, užpildo svarbią spragą, ypač nepakankamai aptarnaujamose srityse, kur dermatologų trūksta. Tačiau išmaniojo telefono pagrindu atliekamas tyrimas turi reikšmingų apribojimų.

Vartotojų telefonų kamerų vaizdo kokybė labai skiriasi, priklausomai nuo įrenginio, apšvietimo sąlygų, rankos stabilumo ir atstumo iki pažeidimo. Dirbtinio intelekto sistemos, apmokytos naudojant aukštos kokybės dermatoskopinius vaizdus, gali skirtingai veikti analizuojant nuotraukas, darytas su vartotojų išmaniaisiais telefonais, esant kintančioms realioms sąlygoms.!! Vartotojai turi suprasti, kad šie įrankiai teikia preliminarius vertinimus, o ne diagnozes.

Tikslumo tyrimai apie vartotojų odos analizės programėles parodė mišrius rezultatus. Kai kurios programėlės gerai pasirodė kontroliuojamuose vertinimuose, tuo tarpu kitos parodė nerimą keliančius klaidingų neigiamų rezultatų rodiklius, kai potencialiai pavojingi pažeidimai buvo klasifikuojami kaip mažos rizikos. Šių programėlių reguliavimo priežiūra skiriasi priklausomai nuo šalies, ir ne visos komerciniu būdu prieinamos programėlės buvo patikrintos griežtais klinikiniais vertinimais.

Atsakingiausios išmaniojo telefono odos analizės programėlės save pozicionuoja kaip trižius įrankius, kurie padeda vartotojams nuspręsti, ar kreiptis į profesionalų vertinimą, o ne kaip diagnostinius pakaitalus dermatologams. Jos skatina vartotojus, kurie gauna nerimą keliančius vertinimus, suplanuoti dermatologijos vizitus, ir daugelis jų apima švietimo turinį apie savęs tyrimą ir įspėjamuosius ženklus.

Svarbiausias principas, suprantant dirbtinio intelekto vaidmenį odos sveikatoje, yra tas, kad šios technologijos sukurtos tam, kad papildytų žmogaus ekspertizę, o ne pakeistų ją. Šis skirtumas nėra tik diplomatinis, bet atspindi tikras technines ir praktines ribas, dėl kurių žmogaus priežiūra yra būtina. Dirbtinio intelekto sistemos neturi galimybės surinkti paciento istoriją, paklausti apie simptomų trukmę, teirautis apie šeimos istoriją, apčiuopti pažeidimą, kad įvertintų tekstūrą ir gylį, ar integruoti visą klinikinį kontekstą, kuris informuoja dermatologo vertinimą.

Nuotrauka fiksuoja tik vizualinę informaciją, tuo tarpu visiškas dermatologinis vertinimas apima taktilinę, istoriją ir sisteminę informaciją, kurios jokie vaizdais pagrįsti dirbtinio intelekto įrankiai negali pasiekti. Dermatologai atneša kontekstinį mąstymą, kurio dabartinės dirbtinio intelekto sistemos negali atkartoti. Jie supranta, kad pažeidimas ant senyvo paciento pado turi skirtingas pasekmes nei identiškai atrodantis pažeidimas paauglio liemenyje.

Jie atpažįsta, kai paciento vaistų istorija, imuninė būklė ar genetinis fonas keičia įvairių diagnozių tikimybę. Jie pastebi saulės pažeidimų, senėjimo modelių ir kitų kontekstinių ženklų požymius, matomus platesnėje odos paviršiuje. Optimalus modelis pozicionuoja dirbtinį intelektą kaip labai pajėgų asistentą, kuris pagerina dermatologinę priežiūrą įvairiais lygmenimis.

Pacientams dirbtiniu intelektu pagrįsti savimonitoringo įrankiai didina sąmoningumą ir teikia preliminarius tyrimus tarp profesionalių vizitų. Pirminės sveikatos priežiūros gydytojams dirbtinio intelekto trižius sistemos padeda identifikuoti pacientus, kuriems reikia skubaus specialisto siuntimo. Dermatologams dirbtinio intelekto sprendimų palaikymo sistemos teikia antrą nuomonę, kuri gali pastebėti subtilius radinius ir pagerinti diagnostinį nuoseklumą.

Šis bendradarbiavimo modelis parodė viltingus rezultatus tyrimuose, kur dermatologų ir dirbtinio intelekto kombinacijos viršijo tiek dermatologus vienus, tiek dirbtinį intelektą vieną. Papildomos žmogaus klinikinio mąstymo ir algoritminio modelių atpažinimo stiprybės sukuria tvirtesnę detekcijos sistemą nei bet kuris požiūris, veikiantis nepriklausomai.

Dirbtinio intelekto trajektorija odos sveikatoje rodo vis labiau integruotus, prieinamus ir tikslius sistemas, kurios per ateinantį dešimtmetį pakeis, kaip odos būklės yra aptinkamos ir stebimos. Keletas naujų plėtros rodo, kur šios technologijos juda. Multimodalinės dirbtinio intelekto sistemos, kurios analizuoja ne tik vaizdus, bet ir paciento praneštus simptomus, medicinos istoriją, genetinius rizikos veiksnius ir aplinkos duomenis, yra kuriamos.

Šios holistinės sistemos siekia teikti vertinimus, kurie priartėja prie išsamios dermatologo atliekamos vertinimo, integruojant kelis duomenų srautus, o ne remiantis tik vizualine analize. Federacinio mokymosi metodai gali spręsti vieną iš dabartinių dirbtinio intelekto odos analizės apribojimų: duomenų rinkinį šališkumą. Apmokydami algoritmus įvairiose populiacijose, nesukurdami jautrių medicininių vaizdų, federacinis mokymasis galėtų sukurti reprezentatyvesnius modelius, kurie patikimai veiktų visiems odos tonams ir tipams.

Dabartinės sistemos dažnai nepakankamai veikia tamsesnių odos tonų atžvilgiu dėl mokymo duomenų, kurie yra šališki link šviesesnės odos populiacijų, ir šios nelygybės sprendimas yra tyrimų prioritetas. Nešiojama technologija gali leisti nuolatinį arba pusiau nuolatinį odos stebėjimą ateityje. Įrenginiai su vaizdavimo galimybėmis galėtų periodiškai fotografuoti ir analizuoti odos paviršius, automatiškai aptikdami pokyčius ir įspėdami vartotojus apie pažeidimus, kuriems reikia dėmesio.

Šis perėjimas nuo periodinio savęs tyrimo prie pasyvaus nuolatinio stebėjimo galėtų aptikti pokyčius dar ankstyvesnėse stadijose. Integracija su elektroninėmis sveikatos įrašais leistų dirbtinio intelekto odos analizės rezultatus tapti dalimi paciento ilgalaikės medicininės istorijos, prieinamos visiems jų sveikatos priežiūros teikėjams. Ši jungtis leistų labiau koordinuotą priežiūrą ir geresnį odos sveikatos tendencijų sekimą per paciento gyvenimą.

Reguliavimo sistemos vystosi, kad atitiktų technologijas. Kai dirbtinio intelekto odos analizės įrankiai tampa vis sudėtingesni ir plačiau naudojami, aiškesni standartai dėl patvirtinimo, tikslumo ataskaitų ir klinikinio pozicionavimo padės tiek vartotojams, tiek sveikatos priežiūros teikėjams suprasti šių įrankių tinkamą vaidmenį platesniame sveikatos priežiūros ekosistemoje.